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在药物研究中，量子计算有助于更精确地模拟分子的相互作用。

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Georges-Olivier Reymond

Pasqal公司联合创始人兼首席执行官

• 分子的相互作用非常复杂，传统的药物开发方法面临诸多挑战。

• 量子计算带来了一种优化和加速识别潜在药物的革命性方法。

• 一项新的合作体现了量子计算如何促进关键领域的发展，例如蛋白质水合分析、配体-蛋白结合研究等。

药物开发依赖于准确预测小分子（药物）如何与更大的生物靶点（蛋白质）相互作用。尽管传统的计算方法非常先进，但可能缓慢且昂贵。量子计算提供了一些工具，可以解决传统方法无法处理的复杂问题。

蛋白质是由氨基酸组成的复杂链条，折叠成复杂的三维结构，并形成“口袋”，治疗性化合物或配体在其中结合。然而，这一过程并不简单。水分子是蛋白质与配体相互作用的重要介质，其作用进一步增加了复杂性。在细胞内部，水分子渗入这些口袋，影响蛋白质的形状、稳定性以及配体结合的成功率。

绘制蛋白质空腔内的水分子分布至关重要，但计算难度极高，尤其是在研究深藏或隐蔽的口袋时。量子计算公司Pasqal正与Qubit Pharmaceuticals公司合作，开发量子计算和传统计算相结合的方法，以分析蛋白质的水合作用。这种方法利用传统算法生成水密度数据，利用量子算法精准定位蛋白质口袋内的水分子，即使是在最具挑战性的区域也能实施。

通过运用量子叠加和纠缠等原理，量子方法可以比传统方法更高效地评估多种配置。我们在中性原子量子计算机Orion上成功应用了这一算法。这标志着量子算法首次用于如此重要的分子生物学任务，在革新计算药物开发方面迈出了重要一步。

量子计算在配体-蛋白结合中的应用

了解配体如何与蛋白质结合是药物开发的基石。水分子调节蛋白质与配体相互作用的过程，并影响结合强度。量子驱动的工具可以精确地模拟这些相互作用，深入揭示药物与蛋白质在真实生物条件下的结合机制。

通过提高模拟的精确性和效率，量子计算能够加速生成数据，并将数据输入机器学习模型以促进药物开发。Qubit Pharmaceuticals等公司已经在利用这些能力优化AI模型，用于制药研究，从而加速从分子筛选到临床前测试的过渡。例如，IBM正在利用量子方法寻找最有前景的药物。与传统方法相比，量子方法可以更高效地计算分子稳定性、结合亲和力和毒性等属性。

量子计算与药物开发的未来

量子计算能够处理高维、多变量的问题，因此成为了药物开发领域的革命性方法。事实上，将量子计算融入药物开发可能深刻重塑全球医疗体系。通过减少研究所需的时间和成本，量子计算为开发更快速、可及的创新疗法奠定了基础，增强了医疗体系满足患者需求的能力。

通过优化配体-蛋白结合和蛋白质水合等过程，量子计算有助于开发更具针对性且可能更高效的药物。这不仅能提高临床成功率，还能为患者提供更符合其特定生物特征的治疗方案。

此外，通过加速疑难杂症或被忽视的疾病的研究，量子计算有助于实现更公平的医疗，并加强应对疫情等卫生危机的能力。最终，这些技术进步将推动医疗系统提供创新解决方案，改善护理，并应对未来的医疗挑战。

像Pasqal公司与Qubit Pharmaceuticals公司这样的合作正是量子计算推动药物开发创新的典范。这些合作为更快速、高效和精准地开发救命药物铺平了道路。

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